package com.tanhua.dubbo.api.mongo;

import com.tanhua.domain.mongo.RecommendUser;
import com.tanhua.domain.vo.PageResult;
import org.apache.commons.lang3.RandomUtils;
import org.apache.dubbo.config.annotation.Service;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.domain.Sort;
import org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Criteria;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Query;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

@Service
public class RecommendUserApiImpl implements RecommendUserApi {

    //注入 MongoTemplate
    @Autowired
    private MongoTemplate mongoTemplate;

    /**
     * 交友--今日佳人
     *
     * @param loginUserId 登录用户id
     * @return
     */
    @Override
    public RecommendUser todayBest(Long loginUserId) {

        //条件:推荐给登录用户，toUserID=loginUserID
        Query query = new Query();

        query.addCriteria(Criteria.where("toUserId").is(loginUserId));
        //按照分数降序
        query.with(Sort.by(Sort.Order.desc("score")));

        //查的是recommend_user表 取一个值
        return mongoTemplate.findOne(query, RecommendUser.class);
    }

    /**
     * 交友--推荐朋友
     *
     * @param page
     * @param pagesize
     * @param loginUserId
     * @return
     */
    @Override
    public PageResult recommendList(Long page, Long pagesize, Long loginUserId) {

        //构建查询条件，登录用户id等于今日佳人表中的登录用户id
        Query query = new Query();
        query.addCriteria(Criteria.where("toUserId").is(loginUserId));
        //统计总数
        long count = mongoTemplate.count(query, RecommendUser.class);

        List<RecommendUser> recommendUserList = new ArrayList<>();
        //总数>0才进行查询
        if (count > 0) {
            //设置分页
            query.skip((page - 1) * pagesize).limit(pagesize.intValue());
            //分页查询，得到查询结果
            recommendUserList = mongoTemplate.find(query, RecommendUser.class);

        }
        return PageResult.pageResult(page, pagesize, recommendUserList, count);

    }

    /***
     *   通过登陆用户与佳人id查询两者的缘分值
     * @param loginUserId
     * @param userId 佳人id
     * @return
     */
    @Override
    public Double findByid(Long loginUserId, Long userId) {
        //构建查询条件
        Query query = new Query(Criteria.where("userId").is(userId).and("toUserId").is(loginUserId));
        //查询缘分值 【注意】再推荐好友表中，必须存在佳人的记录
        RecommendUser recommendUsers = mongoTemplate.findOne(query, RecommendUser.class);

        //没有找到记录 recommendUser中没有数据，给个默认值
        if (recommendUsers == null) {
            return RandomUtils.nextDouble(60,80);
        }
        return recommendUsers.getScore();
    }
}
